République Algérienne Démocratique et populaire

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1 République Algérienne Démocratique et populaire
Université des Sciences et de la Technologie D’Oran – Mohamed BOUDIAF - U.S.T.O. /M.B Schéma de Codage Hybride appliqué à la Compression des Images de Mammographie BENTORKI Soumya et BENAMRANE Nacéra USTO-MB R2I Juin 2011 Université de Tizi-Ouzou .

2 Plan: Introduction La compression La compression en médecine
Les méthodes de compression Les normes de compression Etat de l’art Approche proposée Résultats et discussion Conclusion

3 Introduction: L’utilisation des images radiographies, ultrasonores, IRM, … pose un grand problème: Stockage archivage, transmission.

4 La compression: minimiser le nombre de bits en allégeant les transferts et autorisant un accès à distance Les critères d’évaluation : La qualité de reconstitution de l’image ; Le taux de compression; La rapidité du codeur et décodeur (codec).

5 La compression en médecine:
La compression des images médicales doit éviter l’introduction de distorsions ayant pour effet d’entrainer des modifications dans : L’interprétation qualitative des images. La valeur des paramètres anatomiques ou fonctionnels reflétant l’état de l’organe étudié.

6 La compression: Schéma général de la compression Image originale
Décorrélation réorganisation de l’information Image originale Quantification Elimination des éléments secondaire Image compressé Codage Schéma général de la compression

7 Les méthodes de compression:
La compression: Les méthodes de compression: Méthodes sans perte d’information : Par répétition Entropique dictionnaire statistique Les plages RLE Huffman LZW Shannon-Fano arithmétique

8 Les méthodes de compression:
La compression: Les méthodes de compression: Méthodes avec perte d’information : Quantification Transformées Prédictives Hybrides QV TKL Fractales TFD QS TH TCD Ondelette

9 Etat de l’art : Fractal Image Compression: Theory and Application, Yuval Fisher, Springer Verlag, New York, 1995. Evolutionary fractal image compression, D.Saupe, M.Ruhl, Proc. Int. Conf. on Image Processing, ICIP‟96, Lausanne (1996). La durée de la phase de codage est importante, due au grand nombre de comparaisons entre les blocs R et les blocs D.

10 Etat de l’art : A Fast Fractal Image Compression Method Based Entropy , Hassaballah , M.M. Makky and Youssef B. Mahdy, Mathematics Department, Faculty of Science, South Valley University, Qena, Egypt , 2004. Réduction de la durée de codage. Un nombre important de blocs ayant une entropie élevée, ne sont pas utilisés. Approximation of Image Blocks, D. M. Monro and F. Dudbridge, in Proc. Int. Conf. Acoustics, Speed, Signal Processing, Vol. 3, pp , 1992. LA localisation l’ensemble des blocs D ; relativement au voisinage du bloc R courant.

11 Etat de l’art : A Hybrid Coding Scheme Combining SPIHT and SOFM Based Vector Quantization for Effectual Image Comression, Chandan Singh D. Rawat and Sukadev MeherEuropean Journal of Scientific Research, ISSN X Vol.38 No.03, pp Une hybridation SPIHT et les RN. La décomposition d'image par les ondelettes bi-orthogonales; puis la compression par le SPIHT, qui résulte un Plan de bits qui est alimenté au codage de Q.V basé sur SOFM.

12 Etat de l’art : Iteration Free Hybrid Fractal Wavelet Image Coder, Ramychitra Duraisamy, L. Valarmathi and Jeyalakshmi Ayyappan, Internatinal Journal of Computational, Vol. 6, No. 04 December, 2008. Combinaison entre la vitesse de la transformée en ondelettes et la méthode fractale itéré pour réduire le temps d’exécution. Dans la phase de codage de fractale, le bloc moyen est mesuré et dans la transformation affine, le bloc entier est décalé avec le décalage des pixels.

13 Approche proposée : Schéma de l’approche proposée Image originale
Transformée en ondelette Transformation Approximation Détails - seuil = 2(log2|max (coeff)|) - mettre en valeur les coefficients les plus signifiants. - construction de l’arbre des signifiants (qui sera utilisée comme segmentation). - les fractales entre les niveaux des détails les plus descendants. Seuillage & Binarisation Quantification Construction de l’arbre des signifiants RLE SPIHT DVS DDS DHS Codage Fractale Schéma de l’approche proposée

14 Décomposition par ondelettes de Daubechies (9-7)
Approche proposée : Décomposition par ondelettes de Daubechies (9-7)

15 La relation entre les coefficients dans différents sous bandes
Approche proposée : La relation entre les coefficients dans différents sous bandes

16 Approche proposée : Bloc père de 2x2 Bloc fils de 2x2 La décimation utilisant la carte du SPIHT et les relations entre les blocs D et les blocs R

17 Approche proposée : Algorithme : s = cov (Ri, Di )/ var (Di )
Pour chaque bloc cible D de l’image dans le niveau 2: Pour chaque bloc destination R de niveau1 déterminer la fonction contractive f définie par ses paramètres s (‘scalling’) et o (‘offset ’) tel que : f (D) = s * D+ o  R s = cov (Ri, Di )/ var (Di ) o = moy(Ri ) - moy (Di) Parmi tous les couples (D, f), sélectionner celui qui minimise l’erreur d’approximation de R qui est : (f (D (i, j)) – R (i, j)) 2. Collage des couples (D, f) sur R.

18 Résultats et discussion :
sein droit TC= 67,29(%), PSNR=43,05 (dB) et Temps =4,25 (s) sein gauche TC= 89,41 (%), PSNR=41,87 (dB) et Temps =4,86 (s)

19 Résultats et discussion :
Image TC (%) PSNR (dB) Temps (s) mdb001 (g) 67,29 43,05 4,25 mdb002 (d) 89,41 41,87 4,86 mdb007 (g) 85,70 42,81 4,99 mdb008 (d) 89,11 42,30 5,49 mdb025 (g) 72,17 42,09 5,41 mdb026 (d) 83,82 42,25 5,17 mdb055 (g) 69,41 44,38 3,94 mdb056 (d) 66,58 45,41 3,79 mdb087 (g) 81,64 44,24 4,02 mdb088 (d) 86,58 44,63 4,24 mdb127 (g) 66,35 44,23 4,14 mdb128 (d) 59,52 45,02 4,05 Résultats obtenus.

20 Résultats et discussion :
Image (128x128) SPIHT & SOM Fractale & Ondelettes Approche Proposée TC (%) PSNR (dB) Lena 14.1 32.14 44 24.18 87,58 45,17 Golden Hill 22.1 30.97 42 22.11 75,94 45,72 Mandrill 16.1 31.90 43 23.21 89,11 44,81 Comparaison entre SPIHT & SOM; Fractale & Ondelettes et l’approche proposée.

21 Conclusion : Des résultats numériques et visuels encourageants et satisfaisants ; des TC intéressants et une bonne qualité de l’image reconstruite. Prise en considération un facteur qui joue un rôle important sur le compromis qualité de reconstruction - taux de compression : « nombre des blocs à comparer par rapport à la carte créée par le SPIHT », et la diminution du temps de calcul du codeur fractal en maintenant une qualité satisfaisante de l’image reconstruite.

22 Merci pour votre attention